从pytorch代码讲讲通道注意力SENet和ECANet 在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块,来增强网络模型在通道权重的选择能力,进而提点。今天来说说典型的SENet以及ECANet。都分别说说原理和代码。真正使用的使用,就直接拿ECANet代码去用吧,后文有写好的pytorch模块代码: SENet模块【Squeeze and Excitation】 原理很简单,...
所有的模型都是通过PyTorch工具包实现的。 我们使用Faster R-CNN, Mask R-CNN和RetinaNet在MS COCO上进一步评估我们的方法,其中ResNet-50和ResNet-101以及FPN[35]被用作骨干网络模型。我们使用MMDetection工具包[36]实现所有检测器,并使用默认设置。具体来说,输入图像较短的一侧被调整为 800 ,然后所有模型都使用...
3.3 ECANet代码复现 原论文作者是使用pytorch实现的,由于我比较熟悉Tensorflow,这里就用Tensorflow写了。 importmathimporttensorflowastffromkeras.layersimport(Activation, Add, Concatenate, Conv1D, Conv2D, Dense, GlobalAveragePooling2D, GlobalMaxPooling2D, Lambda, BatchNormalization, Reshape, multiply,In...
https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 作者通过比对试验分别比较了降维和通道信息交流对SE Block的影响,分别得出两个结论,不降维的SE具有更好性能,通道信息交流有助于SE性能提升。因此在SE Block的基础上提出了更轻量化的ECA Block 2 Efficient Channel Attention (ECA) Module S...
本文主要从SE模块中维度缩减和跨通道信息交互这两方面入手,作者认为前者对通道注意力机制的预测带来了副作用,它对捕获所有通道的依赖关系是低效并且是不必要的,而后者作者认为对CNN网络的性能的提升起了非常大的作用。ECA模块的具体结构和它的Pytorch代码如下图2所示。
上图说是ECA模块的概述。在使用没有降维的GAP聚合卷积特征之后,ECA模块首先自适应地确定内核大小k,然后执行1D卷积,然后执行Sigmoid函数以学习信道注意力。为了将我们的ECA应用于深度神经网络,我们按照SENet中的相同配置将SE模块替换为ECA模块。由此产生的网络由ECA-Net命名。下图给出了ECA的PyTorch代码。
{ 'mobilenet_v2': 'https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth', } class ConvBNReLU(nn.Sequential): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, groups=1): padding = (kernel_size - 1) // 2 super(ConvBNReLU, self).__init__( nn....
OS: Ubuntu 16.04 CUDA: 9.0/10.0 Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XPStart UpTrain with ResNetYou can run the main.py to train or evaluate as follow:CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...
Toolkit: PyTorch 1.0/1.1 GPU: GTX 2080Ti/TiTan XP Start Up Train with ResNet You can run themain.pyto train or evaluate as follow: CUDA_VISIBLE_DEVICES={device_ids} python main -a {model_name} --ksize {eca_kernel_size} {the path of you datasets} ...
This reproduction is build on PyTorch and MMDetection. Ensure you have CUDA Toolkit > 10.1 installed. For more details regarding installation of MMDetection, please visit thisresources page. Ifpip install mmcv-fulltakes a lot of time or fails, use the following line (customize the torch and cuda...